Disperze a skřivanost
Stupeň variací je často vyjádřen v číselných datech pro jediný účel srovnání v statistické teorii a analýze. Obvykle vypočítáme jediný údaj, který reprezentuje celý soubor dat, který se nazývá "průměr". Neurčuje však žádný konkrétní způsob určení složení série. Kvůli tomu je třeba provést další opatření, která nás osvětlí, jak se položky liší od sebe nebo kolem průměru. Pro pochopení velmi detailních pojmů kvantitativní analýzy ve statistikách používáme opatření rozptýlení a zkreslení. Disperze je měřítkem rozmezí distribuce kolem centrálního místa, zatímco skewness je měřítkem asymetrie v statistické distribuci.
Co je to disperze?
Ve statistice je rozptýlení měřítkem toho, jak distribuované údaje znamenají, že určuje, jak se hodnoty v rámci sady dat liší od sebe. Je to rozmezí, na které se šíří statistické rozložení kolem centrálního bodu. Určuje především variabilitu položek datové sady kolem jeho centrálního bodu. Jednoduše řečeno měří stupeň variability kolem střední hodnoty. Měření rozptylu je důležitá pro určení šíření dat kolem měřítka polohy. Například rozptyl je standardní měřítko rozptylu, které určuje, jak jsou data rozdělena kolem průměru. Dalšími opatřeními disperze jsou rozsah a průměrná odchylka.
Co je to Skewness?
Skewness je měřítko asymetrie distribuce kolem určitého bodu. Distribuce může být mírně asymetrická, silně asymetrická nebo symetrická. Míra asymetrie distribuce se vypočítá pomocí skewness. V případě pozitivního skewness, distribuce je říkán být pravý-zkosený a když skewness je negativní, distribuce je říká se být levá-zkosený. Pokud je skewness nulová, distribuce je symetrická. Skewness se měří na základě průměrné, mediánové a módní. Hodnota skewness může být pozitivní, negativní nebo nedefinovaná v závislosti na tom, zda jsou datové body zkosené doleva nebo vlevo doprava.
Rozdíl mezi rozptýlením a šikaností
Ze statistických pojmů a teorie pravděpodobnosti je rozptýlením velikost rozsahu hodnot pro náhodnou proměnnou nebo její rozdělení pravděpodobnosti. Popisuje rozsah, na který se distribuce roztahuje nebo rozšiřuje. Jednoduše řečeno, je to opatření ke studiu variability položek. Skewness, na druhé straně, je měřítkem asymetrie v statistickém rozdělení náhodných proměnných o jejich průměr. Hodnota skewness může být jak pozitivní, tak negativní, nebo někdy nedefinovaná. Jednoduše řečeno, asymetrické distribuce se říká, že jsou šikmé
Rozptylové míry znamenají rozsah, v němž jsou odchylky vyváženy z jejich centrální hodnoty. Přesněji měří stupeň variability hodnoty proměnné kolem střední hodnoty. Disperze označuje šíření dat. Míry zkreslení znamenají, jak je rozložení asymetrické, a určuje, zda jsou datové body zkosené vpravo nebo vlevo. Pokud je distribuce označena jako zkosená doleva, pak je hodnota záporná a hodnota je kladná, pokud je rozložení nakloněno doprava.
Disperze se vypočítá na základě určitého průměru. Jedná se o statistický výpočet, který měří stupeň změny a existuje mnoho různých způsobů výpočtu rozptylu, ale dva nejběžnější jsou rozmezí a průměrná odchylka. Rozsah je rozdílem mezi největšími a nejmenšími hodnotami v souboru dat, zatímco průměrná odchylka je průměr absolutních hodnot odchylek funkčních hodnot z centrálního bodu. Skewness, na druhé straně, se vypočítá na základě průměrné, mediánové a módní. Pokud je průměr větší než režim, máte pozitivní zkosení a pokud je průměr menší než režim, máte negativní zkosení. Navíc distribuce má nulový sklon v případě symetrické distribuce.
Disperze se používá hlavně k popisu vztahu mezi souborem dat a ke stanovení stupně změny hodnot dat z jejich průměrné hodnoty. Statistická disperze může být použita pro jiné statistické metody, jako je regresní analýza, což je proces používaný k pochopení vztahu mezi proměnnými. Může se také použít k otestování spolehlivosti průměru. Skewness, na druhé straně, se zabývá povahou distribuce v souboru dat. Je velmi užitečné, pokud jde o ekonomickou analýzu ve finančním sektoru, která zahrnuje velký soubor údajů, jako jsou výnosy z aktiv, ceny akcií apod.
Disperze vs. zkreslení: Srovnávací graf
Shrnutí disperze vs. šikanost
Oba jsou nejběžnější termíny používané v statistické analýze a teorie pravděpodobnosti k charakterizaci datové sady zahrnující obrovské množství číselných dat. Disperze je měřítko pro výpočet variability dat nebo pro studium variability dat mezi sebou nebo kolem jeho průměru. Zabývá se především distribucí hodnot dat v souboru kolem jeho centrálního bodu. Může být měřena mnoha způsoby, z nichž nejběžnější je rozsah a průměrná odchylka.Skewness se používá k měření asymetrie od normálního rozdělení v datové sadě, což znamená, do jaké míry je distribuce vyvážena kolem průměru.
